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# Einführung
Ein KI-Agent des Kundendienstes erhält eine E-Mail. Innerhalb von Sekunden, ohne dass ein Mensch auf einen Hyperlink klickt oder einen Anhang öffnet, wird Ihre gesamte Kundendatenbank extrahiert und per E-Mail an einen Angreifer gesendet. Keine Alarme. Keine Warnungen.
Sicherheitsforscher kürzlich demonstriert genau dieser Angriff gegen a Microsoft Copilot Studio Agent. Der Agent wurde ausgetrickst sofortige Injektionbei dem Angreifer bösartige Anweisungen in scheinbar normale Eingaben einbetten.
Unternehmen bemühen sich darum, KI-Agenten in ihren gesamten Betriebsabläufen einzusetzen: Kundenservice, Datenanalyse, Softwareentwicklung. Bei jeder Bereitstellung entstehen Schwachstellen, die mit herkömmlichen Sicherheitsmaßnahmen nicht behoben werden können. Für Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen, die diese Systeme entwickeln, ist es wichtig, AIjacking zu verstehen.
# Was ist AIjacking?
AIjacking manipuliert KI-Agenten durch sofortige Injektion und veranlasst sie, nicht autorisierte Aktionen auszuführen, die ihre beabsichtigten Einschränkungen umgehen. Angreifer betten bösartige Anweisungen in Eingaben ein, die die KI verarbeitet: E-Mails, Chat-Nachrichten, Dokumente und alle Texte, die der Agent liest. Das KI-System kann nicht zuverlässig zwischen legitimen Befehlen seiner Entwickler und böswilligen Befehlen unterscheiden, die in Benutzereingaben verborgen sind.
AIjacking nutzt keinen Fehler im Code aus. Es nutzt die Funktionsweise großer Sprachmodelle aus. Diese Systeme verstehen den Kontext, befolgen Anweisungen und ergreifen Maßnahmen auf der Grundlage natürlicher Sprache. Wenn diese Anweisungen von einem Angreifer stammen, wird die Funktion zu einer Sicherheitslücke.
Der Fall Microsoft Copilot Studio zeigt den Schweregrad. Die Forscher schickten E-Mails mit versteckten Immediate-Injection-Nutzlasten an einen Kundendienstmitarbeiter Kundenbeziehungsmanagement (CRM) Zugang. Der Agent las diese E-Mails automatisch, befolgte die böswilligen Anweisungen, extrahierte smart Daten und schickte sie per E-Mail an den Angreifer zurück. Alles ohne menschliche Interaktion. Eine wahre Zero-Click on-Exploit.
Bei herkömmlichen Angriffen müssen Opfer auf schädliche Hyperlinks klicken oder infizierte Dateien öffnen. AIjacking geschieht automatisch, weil KI-Agenten bei jeder Aktion Eingaben ohne menschliche Zustimmung verarbeiten. Das macht sie nützlich und gefährlich.
# Warum sich AIjacking von herkömmlichen Sicherheitsbedrohungen unterscheidet
Herkömmliche Cybersicherheit schützt vor Schwachstellen auf Codeebene: Pufferüberläufe, SQL-Injection, Cross-Web site-Scripting. Sicherheitsteams schützen sich mit Firewalls, Eingabevalidierung und Schwachstellenscannern.
AIjacking funktioniert anders. Es nutzt die natürlichen Sprachverarbeitungsfähigkeiten der KI aus, nicht Codierungsfehler.
Schädliche Eingabeaufforderungen gibt es in unendlich vielen Variationen. Ein Angreifer kann denselben Angriff auf unzählige Arten formulieren: in verschiedenen Sprachen, mit unterschiedlichem Tonfall, in scheinbar harmlosen Gesprächen vergraben, als legitime Geschäftsanfragen getarnt. Sie können keine Sperrliste mit „schlechten Eingaben“ erstellen und das Downside lösen.
Als Microsoft die Copilot Studio-Schwachstelle gepatcht hat, wurden Immediate-Injection-Klassifikatoren implementiert. Dieser Ansatz hat Grenzen. Blockieren Sie eine Formulierung und Angreifer schreiben ihre Eingabeaufforderungen neu.
KI-Agenten verfügen über umfassende Berechtigungen, weil sie dadurch wertvoll sind. Sie fragen Datenbanken ab, versenden E-Mails, rufen APIs auf und greifen auf interne Systeme zu. Wenn ein Agent gekapert wird, nutzt er alle diese Berechtigungen, um die Ziele des Angreifers auszuführen. Der Schaden entsteht innerhalb von Sekunden.
Ihre Firewall kann eine subtil verfälschte Eingabeaufforderung, die wie normaler Textual content aussieht, nicht erkennen. Ihre Antivirensoftware kann keine gegnerischen Anweisungen erkennen, die die Artwork und Weise ausnutzen, wie neuronale Netze Sprache verarbeiten. Sie brauchen unterschiedliche Verteidigungsansätze.
# Was wirklich auf dem Spiel steht: Was schief gehen kann
Die Datenexfiltration stellt die offensichtlichste Bedrohung dar. Im Fall Copilot Studio haben Angreifer vollständige Kundendaten extrahiert. Der Agent befragte systematisch die CRM und die Ergebnisse extern per E-Mail verschickt. Wenn Sie dies auf ein Produktionssystem mit Millionen von Datensätzen übertragen, haben Sie es mit einem schwerwiegenden Verstoß zu tun.
Gekaperte Agenten senden möglicherweise E-Mails, die scheinbar von Ihrem Unternehmen stammen, stellen betrügerische Anfragen oder lösen Finanztransaktionen über API-Aufrufe aus. Dies geschieht mit den legitimen Anmeldeinformationen des Agenten, was es schwierig macht, von autorisierten Aktivitäten zu unterscheiden.
Die Eskalation von Berechtigungen vervielfacht die Auswirkungen. KI-Agenten benötigen häufig erhöhte Berechtigungen, um zu funktionieren. Ein Kundendienstmitarbeiter muss Kundendaten lesen. Ein Entwicklungsagent benötigt Zugriff auf das Code-Repository. Wenn dieser Agent gekapert wird, wird er zu einem Werkzeug für Angreifer, um auf Systeme zuzugreifen, auf die sie keinen direkten Zugriff hatten.
Organisationen, die KI-Agenten entwickeln, gehen oft davon aus, dass bestehende Sicherheitskontrollen sie schützen. Sie glauben, dass ihre E-Mails nach Malware gefiltert werden, sodass E-Mails sicher sind. Oder Benutzer werden authentifiziert, sodass ihre Eingaben vertrauenswürdig sind. Durch die sofortige Injektion werden diese Kontrollen umgangen. Jeder Textual content, den ein KI-Agent verarbeitet, ist ein potenzieller Angriffsvektor.
# Praktische Verteidigungsstrategien
Die Abwehr von AIjacking erfordert mehrere Ebenen. Keine einzelne Technik bietet vollständigen Schutz, aber die Kombination mehrerer Verteidigungsstrategien reduziert das Risiko erheblich.
Eingabevalidierung und Authentifizierung bilden Ihre erste Verteidigungslinie. Konfigurieren Sie KI-Agenten nicht so, dass sie automatisch auf willkürliche externe Eingaben reagieren. Wenn ein Agent E-Mails verarbeitet, implementieren Sie eine strikte Zulassungsliste nur für verifizierte Absender. Fordern Sie für Agenten mit Kundenkontakt eine ordnungsgemäße Authentifizierung an, bevor Sie Zugriff auf vertrauliche Funktionen gewähren. Dadurch wird Ihre Angriffsfläche drastisch reduziert.
Erteilen Sie jedem Agenten nur die Mindestberechtigungen, die für seine spezifische Funktion erforderlich sind. Ein Agent, der Produktfragen beantwortet, benötigt keinen Schreibzugriff auf Kundendatenbanken. Trennen Sie Lese- und Schreibberechtigungen sorgfältig.
Erfordern eine ausdrückliche menschliche Genehmigung, bevor Agenten smart Aktionen wie Massendatenexporte, Finanztransaktionen oder Änderungen an kritischen Systemen ausführen. Das Ziel besteht nicht darin, die Autonomie der Agenten zu beseitigen, sondern in der Schaffung von Kontrollpunkten, an denen Manipulationen ernsthaften Schaden anrichten könnten.
Protokollieren Sie alle Agentenaktionen und richten Sie Warnungen für ungewöhnliche Muster ein, z. B. wenn ein Agent plötzlich auf weit mehr Datenbankdatensätze als regular zugreift, große Exporte versucht oder neue externe Adressen kontaktiert. Überwachen Sie Massenvorgänge, die auf Datenexfiltration hinweisen könnten.
Architekturentscheidungen können den Schaden begrenzen. Isolieren Sie Agenten nach Möglichkeit von Produktionsdatenbanken. Verwenden Sie schreibgeschützte Replikate zum Abrufen von Informationen. Implementieren Sie eine Ratenbegrenzung, damit selbst ein gekaperter Agent nicht sofort riesige Datensätze herausfiltern kann. Entwerfen Sie Systeme so, dass die Kompromittierung eines Agenten nicht den Zugriff auf Ihre gesamte Infrastruktur gewährt.
Testen Sie Agenten mit kontroversen Eingabeaufforderungen während der Entwicklung. Versuchen Sie, sie dazu zu bringen, Informationen preiszugeben, die sie nicht preisgeben sollten, oder ihre Beschränkungen zu umgehen. Führen Sie regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen durch, wie Sie es auch bei herkömmlicher Software program tun würden. AIjacking nutzt die Funktionsweise von KI-Systemen aus. Sie können es nicht wie eine Code-Schwachstelle beseitigen. Sie müssen Systeme aufbauen, die den Schaden begrenzen, den ein Agent anrichten kann, selbst wenn er manipuliert wird.
# Der Weg nach vorne: Aufbau einer sicherheitsorientierten KI
Die Bekämpfung von AIjacking erfordert mehr als nur technische Kontrollen. Es erfordert eine Änderung in der Herangehensweise von Unternehmen an die KI-Bereitstellung.
Sicherheit kann nicht etwas sein, was Groups hinzufügen, nachdem sie einen KI-Agenten erstellt haben. Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen benötigen ein grundlegendes Sicherheitsbewusstsein: Verständnis gängiger Angriffsmuster, Nachdenken über Vertrauensgrenzen, Berücksichtigung gegnerischer Szenarien während der Entwicklung. Sicherheitsteams müssen KI-Systeme intestine genug verstehen, um Risiken sinnvoll einschätzen zu können.
Die Branche beginnt zu reagieren. Es entstehen neue Frameworks für die Sicherheit von KI-Agenten, Anbieter entwickeln spezielle Instruments zur Erkennung von Immediate-Injection und Finest Practices werden dokumentiert. Wir befinden uns noch in einem frühen Stadium, da die meisten Lösungen noch unausgereift sind und Unternehmen sich den Weg zur Sicherheit nicht freikaufen können.
AIjacking lässt sich nicht so „lösen“, wie wir eine Software program-Schwachstelle schließen könnten. Es liegt an der Artwork und Weise, wie große Sprachmodelle natürliche Sprache verarbeiten und Anweisungen befolgen. Unternehmen müssen ihre Sicherheitspraktiken an die Weiterentwicklung der Angriffstechniken anpassen und akzeptieren, dass eine perfekte Prävention unmöglich ist, und Systeme aufbauen, die auf Erkennung, Reaktion und Schadensbegrenzung ausgerichtet sind.
# Abschluss
AIjacking stellt einen Wandel in der Cybersicherheit dar. Es ist nicht theoretisch. Es geschieht jetzt, dokumentiert in realen Systemen, wobei echte Daten gestohlen werden. Mit zunehmender Verbreitung von KI-Agenten vergrößert sich die Angriffsfläche.
Die gute Nachricht: Es gibt praktische Abwehrmechanismen. Eingabeauthentifizierung, Zugriff mit den geringsten Rechten, Arbeitsabläufe zur Genehmigung durch Menschen, Überwachung und ein durchdachtes Architekturdesign reduzieren das Risiko. Mehrschichtige Verteidigungen erschweren Angriffe.
Organisationen, die KI-Agenten einsetzen, sollten aktuelle Bereitstellungen prüfen und ermitteln, welche davon nicht vertrauenswürdige Eingaben verarbeiten oder über umfassenden Systemzugriff verfügen. Implementieren Sie eine strikte Authentifizierung für Agent-Set off. Fügen Sie menschliche Genehmigungsanforderungen für smart Vorgänge hinzu. Überprüfen und beschränken Sie Agentenberechtigungen.
KI-Agenten werden die Arbeitsweise von Organisationen weiter verändern. Unternehmen, die AIjacking proaktiv angehen und von Grund auf Sicherheit in ihre KI-Systeme integrieren, sind besser in der Lage, KI-Funktionen sicher zu nutzen.
Vinod Chugani wurde in Indien geboren und wuchs in Japan auf und bringt eine globale Perspektive in die Ausbildung in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen ein. Er schließt die Lücke zwischen neuen KI-Technologien und der praktischen Umsetzung für Berufstätige. Vinod konzentriert sich auf die Schaffung zugänglicher Lernpfade für komplexe Themen wie Agentische KI, Leistungsoptimierung und KI-Engineering. Sein Schwerpunkt liegt auf praktischen Implementierungen von maschinellem Lernen und der Betreuung der nächsten Technology von Datenexperten durch Stay-Sitzungen und personalisierte Anleitung.